本发明属于头盔智能制造，具体涉及一种fast碳纤维双防分体防弹头盔研发系统及方法。
背景技术：
1、fast防弹头盔的特殊之处在于它的双防分体设计，即内盔和外盔的分离设计。分体结构虽然能够提高舒适度和防护效果，但它在制造工艺和结构连接上的要求也更为复杂。因此，如何在制造过程中有效控制缺陷，如层间脱层和孔隙等，是fast头盔研发必须重点解决的问题。智能检测技术的应用可以确保每一环节的质量可控。并且随着用户对个性化产品的需求增加，传统的批量生产方式难以满足市场多样化的需求。智能制造技术的应用可以大幅提高生产效率，减少浪费，从而降低成本。该智能研发方法及系统能够有效地解决这些背景问题，实现高效、高质量、低成本的防弹头盔制造。
技术实现思路
1、一种fast碳纤维双防分体防弹头盔研发方法，包括以下步骤，
2、s1.数字化设计与建模：使用cad软件进行3d建模，创建防弹头盔的三维模型，模型包含内盔和外盔两个部分，以及连接点和接口的设计，优化盔体结构；
3、s2.材料选择与预处理：选择高强度碳纤维和芳纶纤维混杂织物作为基体材料，采用填料改性的复合树脂胶作为粘结剂，预处理材料：纤维织物的清洁处理、表面活化处理，确保纤维织物的清洁度和预浸料的质量；
4、s3.自动化纤维铺设：采用自动化纤维铺设机（afp）或自动纤维放置（afp）系统，精确铺设碳纤维预浸料，确保纤维方向的优化配置，以增强特定方向的防弹性能，并通过传感器以及无线通信模块和能量收集装置，收集相应数据；
5、s4.智能检测与质量控制：采用无损检测技术：x射线断层成像，并应用机器视觉进行自动检测，检查盔体的表面质量和内部缺陷记录数据：原材料特性、模拟和仿真、设计参数、层间脱层、气泡、孔隙细微缺陷，通过仿真软件模拟复合材料在不同制造条件下的应力应变情况，了解其应力分布和脱层风险，利用历史数据训练机器学习模型，并整合得到公式，其中表示缺陷率，是权重向量， b 是偏置项，σ(·)为 sigmoid 函数， ρ表示碳纤维和芳纶纤维的密度， h表示硬度， u表示冲击能量吸收， it为冲击试验结果， bp为弹道性能测试数据，为疲劳测试结果，根据公式预测结果，并结合实时反馈生产线上的层间脱层缺陷率，及时调整制造工艺，避免、减少层间脱层缺陷的发生
6、s5.测试与验证：进行一系列测试，包括防弹性能测试、环境适应性测试、电子元件功能测试，基于头盔材料特性和结构设计，利用有限元分析工具建立力学模型，预测头盔在不同冲击条件下的应力分布和变形情况，通过计算机模拟冲击试验，使用ls-dyna软件，来预测头盔在实际使用中对不同类型的冲击：石子、碎片撞击的响应，将模拟结果与实际冲击测试的结果进行比较，调整模型参数直至两者吻合，以确保模型的准确性；
7、s6.数据分析与持续优化：收集生产过程中的数据：材料特性、工艺参数以及测试数据，通过大数据分析从生成的 dr结果中识别出生产中易产生层间脱层的关键步骤，并调整自动化纤维铺设参数、工艺温度、压力及铺层角度生产工艺，持续优化制造流程，提高效率和产品质量；
8、s7.性能指标设定：性能指标体系：涵盖防弹性能、穿戴舒适度、电子元件可靠性，用户反馈收集：通过问卷调查、现场测试方式收集使用者的实际反馈，了解头盔在真实环境中的表现，结合实验室测试数据与用户反馈，不断调整设计和生产工艺，形成pdca：计划-执行-检查-行动的持续改进循环。
9、进一步的，一种fast碳纤维双防分体防弹头盔研发方法，步骤s4中采用无损检测技术：x射线断层成像，并应用机器视觉进行自动检测，检查盔体的表面质量和内部缺陷记录数据，具体步骤如下，
10、x射线断层成像步骤：将完成制造的防弹头盔放置在x射线ct扫描仪的工作台上；
11、参数设置：根据防弹头盔的材料特性和尺寸设定合适的扫描参数：x射线的能量、曝光时间和扫描角度；
12、扫描过程：启动x射线ct扫描仪，对防弹头盔进行全方位的扫描；
13、图像重建：使用计算机软件将采集到的投影数据重建为横截面图像；
14、数据分析：通过专用软件分析图像，专用软件包括：matlab、labview、opencv，检查是否存在孔隙、裂纹或其他内部缺陷，并记录相关数据；
15、机器视觉检测步骤：安装高分辨率工业相机，并将其对准待检测的防弹头盔；
16、图像捕获：启动机器视觉系统，捕获防弹头盔的高清图像；
17、图像处理：使用图像处理软件进行图像分析，包括边缘检测、对比度增强；
18、特征提取：从处理后的图像中提取关键特征：缺陷的形状、大小和位置；
19、分类与识别：使用预先训练好的卷积神经网络对特征进行分类，判断是否存在表面缺陷；
20、结果输出：根据分类结果输出合格与不合格的判断，并记录缺陷的具体情况；
21、数据收集与整理步骤：记录从x射线ct扫描仪和机器视觉检测中得到的所有缺陷数据，包括缺陷的类型、位置、大小；
22、数据清洗：清理数据中的异常值或错误记录，确保数据的准确性；
23、数据整理：将数据按照一定的标准进行整理和分类，便于后续分析和建模。
24、进一步的，一种fast碳纤维双防分体防弹头盔研发方法，步骤s4中利用历史数据训练机器学习模型，具体步骤如下，
25、s41.数据准备：将收集到的数据分为训练集和测试集；
26、s42.模型训练：根据检测结果定义特征：缺陷的种类、位置和大小，使用训练集数据训练深度学习模型，并整合得到公式，其中表示缺陷率，是权重向量， b 是偏置项，σ(·)为 sigmoid 函数， ρ表示密度， h表示硬度， u表示冲击能量吸收， it为冲击试验结果， bp为弹道性能测试数据，为疲劳测试结果；
27、s43.模型验证与优化：在测试集上验证模型的准确性和泛化能力，根据验证结果调整模型参数，优化模型性能；
28、s44.模型部署：将优化后的模型部署到生产环境中，用于实时预测新的产品是否存在潜在的制造缺陷和故障点；
29、s45.实时检测：持续使用x射线ct扫描仪和机器视觉对新生产的防弹头盔进行检测，将检测到的新数据输入到已经训练好的机器学习模型中；
30、s46.预测输出：模型输出每个样本是否存在缺陷的概率并预测类别，根据模型预测结果，采取相应的措施，修正生产过程中的问题，避免未来出现类似缺陷。
31、一种fast碳纤维双防分体防弹头盔研发系统，所述一种fast碳纤维双防分体防弹头盔研发系统用于实现一种fast碳纤维双防分体防弹头盔研发方法；所述一种fast碳纤维双防分体防弹头盔研发系统包括：数字化设计与建模模块、自动化纤维铺设模块、智能检测与质量控制模块、个性化定制与装配模块、测试与验证模块、数据分析与持续优化模块；
32、其中数字化设计与建模模块：用于创建防弹头盔的三维数字模型，ai辅助设计系统，帮助优化结构设计，提高防弹头盔的性能；
33、自动化纤维铺设模块：用于铺设碳纤维预浸料智能元件嵌入工作站，在盔体中嵌入传感器、无线通信模块等智能元件；
34、智能检测与质量控制模块：用于检测内部结构，使用机器视觉检测表面质量，收集生产过程中的数据，使用训练机器学习模型预测制造缺陷；
35、个性化定制与装配模块：获取用户的头部尺寸数据，装配通讯设备、夜视镜附件；
36、测试与验证模块：进行防弹性能测试，模拟各种环境条件进行测试，电子元件功能测试台，确保电子元件正常运行；
37、数据分析与持续优化模块：存储生产过程中的数据，分析数据以识别生产瓶颈和改进机会，根据分析结果制定改进计划。
38、本发明的有益效果：通过数字化设计与建模，使用cad软件创建三维模型，能够加快设计周期，缩短产品开发时间。自动化纤维铺设的应用大大提高了制造速度和精度，减少了人工干预的时间和错误。通过在盔体内嵌入传感器和其他智能元件，如温度、湿度、压力传感器，以及无线通信模块和能量收集装置，使得防弹头盔具备了监测自身状态和外部环境的能力。智能化功能有助于实时监控穿戴者的情况，并能够在必要时提供紧急支持。采用无损检测技术（如x射线断层成像）和机器视觉技术进行自动检测，能够确保产品的表面质量和内部结构完整性。利用机器学习模型预测制造缺陷和故障点，可以提前采取措施避免质量问题的发生。
1.一种fast碳纤维双防分体防弹头盔研发方法，其特征在于，包括以下步骤，
2.如权利要求1所述的一种fast碳纤维双防分体防弹头盔研发方法，其特征在于，步骤s4中采用无损检测技术：x射线断层成像，并应用机器视觉进行自动检测，检查盔体的表面质量和内部缺陷记录数据，具体步骤如下，
3.如权利要求1所述的一种fast碳纤维双防分体防弹头盔研发方法，其特征在于，步骤s4中利用历史数据训练机器学习模型，具体步骤如下，
4.一种fast碳纤维双防分体防弹头盔研发系统，其特征在于，所述一种fast碳纤维双防分体防弹头盔研发系统用于实现如权利要求1-3任一项所述的一种fast碳纤维双防分体防弹头盔研发方法；所述一种fast碳纤维双防分体防弹头盔研发系统包括：数字化设计与建模模块、自动化纤维铺设模块、智能检测与质量控制模块、个性化定制与装配模块、测试与验证模块、数据分析与持续优化模块；
